世界模型开始接管动作：Physical AI 正迎来真正的 Scaling 时刻- 大数跨境

世界模型开始接管动作：Physical AI 正迎来真正的 Scaling 时刻

AI科技大本营

2026-10-22

责编 | 梦依丹

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

过去一年，具身智能的核心变革已从机器人动作学习转向世界模型与物理行动的深度融合。智元 GE-Act 2.0 验证了 World-Action Model 的 Scaling 路径，Google DeepMind Gemini Robotics 2 则推动了 Physical AI 在全身控制、灵巧操作及多机协同方面的进展。

Physical AI 的竞争已进入系统性 Scaling 阶段，决定上限的关键在于数据、本体、世界模型、物理因果、Agent 及基础设施能否形成闭环。11月20日至21日，2026奇点智能技术大会将在北京举行，特设「从具身智能到 Physical AI」专题，聚焦真实世界数据获取、触觉反馈、世界模型理解及多机协同等核心议题，探讨技术落地实践。

大会将深入拆解上述难题，结合真实项目案例，探索 Physical AI 从理论走向工程化部署的路径。

从数字AI到物理AI：跨越Reality Gap

传统大模型能力局限于数字世界，而 Physical AI 要求模型对物理世界产生实质影响，需理解空间、动作、物体状态变化及物理规律。京东集团副总裁、京东探索研究院副院长段楠将从基础模型视角，探讨数字智能如何跨越 Reality Gap 进入物理世界，为理解整个专题提供起点。

灵巧操作Scaling：构建本体-数据-模型飞轮

机器人 Scaling 的核心资产是真实物理交互数据，但获取难度远高于互联网文本。北京邮电大学方斌教授指出，当前行业面临硬件缺感知、数据缺规模、模型缺验证的困境，本体、数据与模型尚未形成闭环。

其团队致力于构建完整飞轮：通过优化本体产生高质量交互数据，训练更优操作模型并应用于真实场景，进而反哺数据积累。在灵巧操作中，除视觉外，触觉及对接触、摩擦、力度的理解至关重要。感知原生设计、数据效率与模型物理可验证性，将是实现数据 Scaling 的关键。

世界编译器：将真实世界转化为机器可学数据

诺亦腾机器人创始人戴若犁提出“World Compiler”概念，旨在将连续、复杂且充满噪声的真实世界编译为机器人可学习的数据表达。过去十余年的人体运动数字化经验正转化为机器人理解世界的训练材料。具身数据基础设施的竞争焦点，正从数据采集量转向对世界的表达能力，这构成了 Physical AI Scaling 的重要底座。

世界模型进阶：从预测帧到理解动作与因果

服务于机器人的世界模型不能仅停留在视频预测，必须理解物体、动作及其引发的世界变化。视启未来刘昊将分享统一架构下的具身落地实践，强调世界模型的核心价值在于帮助 Agent 预测行动后果。未来 World Model 与 VLA 边界将趋于模糊：前者模拟“行动后的世界变化”，后者决策“下一步行动”，这是 Physical AI 区别于生成式 AI 的本质特征。

昆仑行机器人郎玉川进一步指出，机器人还需建立物理因果模型。借鉴自动驾驶经验，机器人 Agent 需构建“感知-建模-因果理解-决策-动作-反馈”的完整闭环，以应对比自动驾驶更复杂的主动改变世界的任务。

主动式Physical AI与多机协同新范式

观行数智唐都钰提出，Physical AI 应从被动响应转向主动智能。真正的物理世界智能体需具备观察环境、发现问题并自主行动的能力，而非单纯执行指令。此外，Google DeepMind 已展示多机器人协作能力，AIRS 邵鹏韬将介绍 AIRS-EAI 全栈开源底座，通过移动底盘、灵巧操作及 In-Context Learning 实现多机动态分工，推动机器人从单体进化迈向群体智能。

Physical AI生态成型与技术主线展望

Physical AI 技术栈正快速扩展至世界模型、物理因果、触觉感知、长程记忆及仿真评测等领域，形成完整技术生态。与语言模型输出 Token 不同，Physical AI 输出 Action 并直接改变世界，必须依赖“感知-理解-模拟-行动-反馈-学习”的持续闭环。当前各热门方向正拼合为同一技术图景。

2026奇点智能技术大会汇聚京东、北邮、诺亦腾、视启未来、昆仑行、观行数智及 AIRS 等一线团队，系统展开 Physical AI 技术主线。本届大会涵盖 RSI、Agent、AI Coding、World Model 等18大前沿专题，为从业者提供深度交流平台。

【声明】内容源于网络

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